卫星图像多标签分类数据集SatelliteImageMulti-labelClassificationDataset-asakaa
数据来源：互联网公开数据
标签：卫星图像, 多标签分类, 遥感影像, 图像识别, 地物分类, 图像标注, 机器学习, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的卫星图像数据，记录了用于多标签图像分类的遥感影像信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据覆盖全球范围内的卫星图像，具体地理位置信息未在数据集中直接体现。
数据维度：数据集包含图像文件名、图像标签以及图像文件与标签的映射关系。
sample_submission_v2.csv：包含图像文件名和标签的示例提交文件，用于评估模型性能。
test_v2_file_mapping.csv：提供了旧文件名到新文件名的映射关系，用于数据处理和管理。
train_v2.csv：提供了训练图像的标签信息，包括图像文件名和对应的标签。
Kaggle-planet-test-tif.torrent和Kaggle-planet-train-tif.torrent：包含原始的TIFF格式图像文件，是数据集的核心组成部分。
数据格式：CSV格式，用于存储图像文件名和标签信息；TIFF格式，用于存储卫星图像。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于遥感影像分析、图像识别、多标签分类等领域的学术研究，如地物类型识别、环境监测、灾害预警等。
行业应用：为地理信息系统（GIS）、环境监测、农业、城市规划等行业提供数据支持，特别是在土地利用分类、植被覆盖分析、水体监测等方面。
决策支持：支持政府部门和企业进行环境评估、资源管理、城市规划等决策制定。
教育和培训：作为遥感影像分析、机器学习和深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握图像处理和分类技术。
此数据集特别适合用于探索卫星图像与地物类型之间的关联关系，帮助用户构建多标签分类模型，实现对地物类型的自动识别与分析。
